tf.slice()
时间: 2023-10-17 09:01:26 浏览: 37
tf.slice() 是 TensorFlow 中的一个函数,用于从张量中提取指定范围的子张量。它的语法如下:
```
tf.slice(
input_,
begin,
size,
name=None
)
```
参数说明:
- input_:输入的张量。
- begin:一个表示起始位置的列表,用于指定要提取的子张量的起始位置。每个维度上的起始位置可以是一个整数或一个张量。
- size:一个表示子张量大小的列表,用于指定要提取的子张量在每个维度上的大小。每个维度上的大小可以是一个整数或一个张量。
- name:操作的可选名称。
该函数返回一个新的张量,包含从输入张量中提取的子张量。
例如,假设我们有一个形状为 [3, 3] 的张量 `x`,我们可以使用 `tf.slice()` 来提取其中的子张量:
```python
import tensorflow as tf
x = tf.constant([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
slice_tensor = tf.slice(x, [1, 1], [2, 2])
print(slice_tensor.numpy())
```
输出结果为:
```
[[5 6]
[8 9]]
```
这里我们从 `x` 中提取了一个形状为 [2, 2] 的子张量,其起始位置是 [1,
相关问题
tf.compat.v1.train.slice_input_producer()与tf.train.slice_input_producer()有什么不同
tf.compat.v1.train.slice_input_producer()是TensorFlow 2.x版本中的一个兼容函数,主要是为了兼容TensorFlow 1.x版本的代码。而tf.train.slice_input_producer()则是TensorFlow 1.x版本中的函数,用于创建一个FIFO输入队列,用于输入数据的预处理。两者在功能上是相同的,只是在版本上存在差异。
tf.train.slice_input_producer在哪个版本被弃用了
`tf.train.slice_input_producer()` 函数在 TensorFlow 2.0 版本中已经被弃用,取而代之的是 `tf.compat.v1.train.slice_input_producer()` 函数。如果在 TensorFlow 2.0 及之后的版本中使用 `tf.train.slice_input_producer()` 函数会收到警告信息。
在 TensorFlow 2.0 及之后的版本中,`tf.compat.v1.train.slice_input_producer()` 函数的使用方法与 `tf.train.slice_input_producer()` 函数相同,可以用于生成输入数据队列。例如:
```python
import tensorflow as tf
# 生成输入数据队列
data = [1, 2, 3, 4, 5]
input_queue = tf.compat.v1.train.slice_input_producer([data], num_epochs=1, shuffle=True)
# 读取队列中的数据
x = input_queue[0]
# 创建会话,读取队列中的数据并打印
with tf.compat.v1.Session() as sess:
# 初始化变量
sess.run(tf.compat.v1.global_variables_initializer())
sess.run(tf.compat.v1.local_variables_initializer())
# 启动队列
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.compat.v1.train.start_queue_runners(coord=coord)
# 读取数据并打印
try:
while not coord.should_stop():
print(sess.run(x))
except tf.errors.OutOfRangeError:
print('Done!')
finally:
coord.request_stop()
coord.join(threads)
```
需要注意的是,在 TensorFlow 2.0 及之后的版本中,`tf.compat.v1.train.slice_input_producer()` 函数返回的是一个元组,需要通过索引访问元素。同时,需要使用 `tf.compat.v1.Session()` 和 `tf.compat.v1.train.start_queue_runners()` 函数来启动队列。